文献

J-GLOBAL ID：201602291957621762   整理番号：16A0769332

生成ターゲットの集中マルチセンサ粒子フィルタアルゴリズム【Powered by NICT】

A centralized multi-sensor particle filter algorithm of formation targets

著者 (4件)： Haipeng Wang (Institute of Information Fusion, Naval Aeronautical and Astronautical University, Yantai Shangdong, China) ,  Weiwei Sun (Institute of Information Fusion, Naval Aeronautical and Astronautical University, Yantai Shangdong, China) ,  Xueyuan Lin (Institute of Information Fusion, Naval Aeronautical and Astronautical University, Yantai Shangdong, China) ,  Ziling Wang (Institute of Information Fusion, Naval Aeronautical and Astronautical University, Yantai Shangdong, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： DICTAP  ページ： 50-55  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マルチセンサ検出,生成ターゲットのターゲットエコー特性に関する集中的な解析と生成ターゲットの軌道洗練された追跡問題を解くために,生成ターゲットの集中マルチセンサ粒子フィルタアルゴリズムが進められている。アルゴリズムは形状ベクトル,形状および方位角記述子を用いた形成,各ターゲットのグラフを表現できるを設定し,波,各標的形成内のすべての図形に関連していることをの各標的ドアは物体の測定構成を随伴した冗長画像を除去するための主局を選択することの考えを用いて,同時に,ターゲット状態予測値距離空間と形状類似性測定による類似性モデルを確立を通してであろう形成の範囲内に入ること測定セットに基づいている。最後に,各形成標的状態更新,測定セットと対応する重量セットを用いた粒子フィルタに基づくを達成した。シミュレーションデータの解析結果は,このアルゴリズムは三つの側面,マルチセンサ検出を用いた生成ターゲットの軌道洗練された追跡の工学的要求を満たすことができ,従来の多センサ多目標追跡アルゴリズムの優れた性能を持つデータ圧縮集中マルチセンサ多重仮説に基づくアルゴリズムよりも優れたトラッキング精度,実時間性能で効果的なトラッキング速度の明らかな利点を持っている。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 類似性 ,  ベクトル ,  距離空間 ,  *センサ ,  方位角 ,  統制索引語 ,  データ圧縮 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 実時間 ,  多ターゲット追跡 ,  形状類似性 ,  予測値 ,  追跡問題 ,  *粒子フィルタ ,  *マルチセンサ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (4件)： ターゲット ,  マルチセンサ ,  粒子フィルタ ,  アルゴリズム